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挥发性有机物(VOC)作为O3和PM2.5中二次有机气溶胶(SOA)的重要前体物，已经受到国家环保部门及国内外研究学者的高度关注。VOC排放清单是研究其污染特征的关键内容，对其科学减排工作具有重要意义。近年来，中国诸多研究致力于全国或区域范围的VOC排放清单工作，构建了比较成熟的VOC清单编制技术，确定了VOC清单的污染源分类体系，并为各类污染源推荐了VOC排放系数。然而，VOC清单在排放量和物种分配方面的准确性研究十分稀缺，特别是VOC清单的物种分配，在未进行可靠性验证的情况下，被大量地应用于空气质量模型应用和复合污染潜势评估，引发了很大的不确定性。为此，本文针对大气污染较为严重的北京地区，建立2013年高时空-物种分辨率的人为源VOC排放清单，并基于“VOC地面浓度观测-PMF受体模型解析”技术、“清单空气质量模型应用-模拟观测浓度比对”技术，对该清单进行排放量、排放来源及排放组分的多维校验。 首先，本文采用AMA5000VOC分析技术和GC/MS分析技术开展北京市VOC地面浓度观测研究。观测期间，2015年1月、4月、7月、12月TVOC白天/夜间平均体积浓度分别为57.2ppb/70.7ppv、29.5ppb/30.5ppb、76.5ppb/79.3ppb、140.9ppb/194.5ppb。四个代表月TVOC浓度的季节差异、冬季TVOC浓度的昼夜差异主要源于不同时期气象扩散条件的不同。在VOC化学组成方面，1月和12月VOC的化学组分特征相近，较春、夏季节而言，冬季烷烃比重偏低（冬季50％，春夏季54％～58％），烯烃比重偏高（冬季25％，春夏季节15％～21％）;芳香烃比重偏低（冬季11％，夏季22％）。基于上述观测数据，本文利用PMF开展VOC来源解析研究，结果显示，燃烧源、石油化工源、溶剂使用源、汽油挥发源、其他源对观测受体点VOC的摩尔贡献率分别为:32％～46％、7％～15％、14％～20％、11％～30％和4％～8％，汽油在储运销售和机动车行驶过程中的挥发所产生的VOC排放贡献不容忽视。 继而，本文采用排放因子法，在整理和修正主要排放源VOC化学组分谱的基础上，构建了的北京市高物种分辨率的人为源VOC排放清单。清单计算结果显示:2013年北京市VOC排放总量为21.60万吨，其中道路移动源+非道路移动源+固定燃烧源、汽油挥发源+油气储运销售源、石油化工工业源、溶剂使用源、其他源对VOC质量贡献率合计分别为35％、16％、22％、21％和6％，该贡献率与PMF受体模式的解析结果大致相近。北京地区人为源排放的VOC主要由烷烃(30.97％)、不饱和烃(19.69％)、芳香烃(29.49％)、含氧VOC类(15.72％)构成。在空间分布上，房山区VOC排放量最大(5.97万吨/年);其次是朝阳区、丰台区、海淀区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区，年排放量为1.24～1.95万吨;其余区县的VOC年排放量均低于0.70万吨。总体而言，城市区域VOC化学组分较为相似，碳氢化合物和含氧VOC的质量比重范围分别为75％～83％和12％～16％;郊区区域碳氢化合物和含氧VOC的比重分别约为71％～80％和20％～22％;房山区碳氢化合物比重之和高达95％，体现了石油化工业的排放特征;延庆县醇类含氧VOC比重最高(39％)，体现了农业加工特征。 最后，本文利用三层嵌套空气质量模型WRF-CHEM，在本文所建立的高物种分辨率VOC排放清单基础上，选择2015年7月开展北京地区VOC地面浓度模拟。模型研究显示，第三层网格TVOC在昼间模拟效果严重偏低，而在夜间的模拟效果较好，TVOC昼间模拟效果偏差，可能源于模型气相化学机制过于强化了白天VOC的光解能力和被氧化能力，而夜间的TVOC模拟可用于本文VOC清单的评估和校验。在夜间模拟中，ALK1、ALK2、ALK3、OLE2模拟值较观测值相对偏差大，分别为-91.8％、-91.8％、-55.3％、+286.9％;ALK4+ALK5、EHTE、OLE1、ARO1和ARO2的模拟效果良好(NMB＜±20％)。模拟效果很差的聚类中，OLE2的大气氧化活性显著高于ALK1～3;模拟效果良好的聚类中，OLE1和ARO2的大气氧化活性显著高于ETHE、ARO1。可见，不同聚类模拟效果的差异主要源于排放清单的准确性，而受模型夜间气相反应机制的误差影响较小。故而，本文利用ALK4+ALK5、EHTE、OLE1、ARO1、ARO2的“年排放量/夜间平均浓度(kmol·a-1/ppb)”均值(83873)，对ALK1、ALK2、ALK3、OLE2的排放量进行修正，其修正量分别为+360％、+358％、+117％、-72％。